基于局部图像分割与多特征滤波的自适应桥梁露筋检测算法

针对光照不均、多种复杂背景并存的工况下，采用传统阈值分割方法难以有效将露筋与背景分开的问题，提出了基于局部图像分割与多特征滤波的自适应桥梁露筋检测算法。首先，将灰度图像的灰度值进行投影并寻找露筋在投影图上形成的波谷及其坐标；其次，以波谷坐标为中心设置分割范围对灰度图进行行和列的分块，然后对合并行和列分块的灰度图像进行局部阈值分割；最后，基于多特征滤波实现露筋特征的提取。采用该算法对7种常见的露筋进行验证。实验表明:该方法的平均误检率、漏检率和与人工测量的露筋长度相对误差分别为5.15%、3.89%和3.74%，误差符合公路病害评定标准，实现了复杂环境下露筋的自适应识别。